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本书是经典的Python入门教程，层次鲜明，结构严谨，内容翔实，特别是后几章，作者将前面讲述的内容应用到10个引人入胜的项目中，并以模板的形式介绍了项目的开发过程，手把手教授Python开发，让读者从项目中领略Python的真正魅力。 本书既适合初学者夯实基础，又能帮助Python程序员提升技能，即使是Python方面的技术专家，也能从书里找到耳目一新的内容。
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本书可以分为4个部分：本书的前3章介绍Python中的函数。第Ⅱ部分包含第4～7章，介绍Python类与语言对象模型。第Ⅲ部分包含第8章和第9章，介绍字符串与数据。第Ⅳ部分包含无法融入前三部分的所有内容。
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PYTHON程序设计实战教程：零基础到精通【正版图书，达额减，电子发票】 正版
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这是一本Python语言的“百科全书”，313个秘技让你快速掌握Python语言。
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Python Web开发 测试驱动方法【正版图书，达额减，电子发票】 正版
本书手把手教你从头开始开发一个真正的Web应用，并且展示使用Python做测试驱动开发（TDD）的优势。你将学到如何在开发应用的每一个部分之前先编写和运行测试，然后再编写少量的代码让测试通过。也就是说，你将学会应用TDD理念，写出简洁可用、赏心悦目的代码。 在这个过程中，你还将学到Django、Selenium、Git、jQuery和Mock的基础知识，以及其他当前流行的Web开发技术。如果你准备提升自己的Python技能，本书将清楚地演示如何使用TDD实现简单的设计。 通过阅读本书，你将： 深入分析TDD流程，包括“单元测试/编写代码”循环和重构； 使用单元测试检查类和函数，使用功能测试检查浏览器中的用户交互； 学习何时以及如何使用模拟对象，以及隔离测试和整合测试的优缺点； 在过渡服务器中测试和自动部署； 测试网站中集成的第三方插件； 使用持续集成环境自动运
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适读人群 ：本书适合初、中级测试工程师，对Python 语言感兴趣的人员，以及想要提升技术的人员。 真正做到学以致用，以编写一套可落地的接口自动化脚本为目的。 本书是实实在在的一线测试干货积累，提供落地化的协议接口自动化脚本，以及实实在在的可运行环境。有了这本书，就等于有了一套实实在在的测试平台。 轻松入门Python语法，书中涉及的语法都是脚本中用到的，并在这个基础上做出适当的延伸，使读者在编写代码的同时，知其然，也知其所以然。 书中源码公开，拥有这本书，就拥有了整套的源码，按照本书的环境设置，这套源码是完全可运行的。
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Python3网络爬虫开发实战 第2版 崔庆才 人民邮电出版社 9787115577092
1.Pytho之父 Guido vaRossum 推荐的爬虫入门书， 版近 100000 册； 2.微软中国大数据工程师、博客文章过百万的博主静觅力作； 3.新增异步爬虫、JavaScript 逆向、App 逆向、智能网页解析、深度学习识别验证码、Kuberes 运维及部署等知识点； 4.相比于版，为每个知识点的实战项目配备了针对性的练习平台，避免了案例过期的问题。
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《Python机器学习技术：模型关系管理》以案例分析为主线介绍不同的集成学习方法，首先阐述弱集成学习如何解决项目痛点问题，然后以痛点为起点，集中讨论强集成学习如何解构子项目问题，最后通过深度学习分析非结构化数据。 《Python机器学习技术：模型关系管理》的核心框架： ?特征工程技术 ?机器学习算法 ?弱集成学习：决策树集成 ?强集成学习：“特征工程+机器学习”集成 ?混合专家：“神经网络+神经网络”集成 特色卖点： ?以小数据为启程，重点阐述大数据技术的原理与流程 ?应用常用依赖包，编写简洁代码，实现数据分析 ?以集成学习为核心知识点，展开对相关知识的讨论 ?借助描述性案例讲解模型配置，借助项目案例讲解数据挖掘流程 ?以描述性挖掘、归因性探索、预测性应用并举的方式分析案例 ?行为中涉及的数学公式大多辅以图形理解，对数理知
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《Python数据分析基础》通过真实案例，全面介绍python编程基础和数据分析工具的应用，并培养读者通过数据分析问题、解决问题以及对结果评价的能力。《Python数据分析基础》内容包括：python基本配置和编程基础、数据预处理、数据描述与可视化、统计推断、相关分析、关联分析、回归分析、主成分和因子分析、聚类、判别与分类、列联分析、对应分析、定性数据分析、时间序列分析等，将读者关注的数据分析与数据挖掘技术进行剖析。
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阅读《Python机器学习和图像处理实战 面部识别、目标检测和模式识别》可深入??解基于Python实现的机器学习与神经网络之上的图像处理方法与算法。 本书首先介绍环境设置，讲解图像处理的基本术语，并探究有助于实现本书中算法的Python概念。 然后详细介绍所有的核心图像处理算法，接着转而介绍计算机视觉库OpenCV，你将??解OpenCV算法及其在图像处理中的应用。 最后介绍用于图像处理与分类的机器学习和深度学习的高级方法，将神经网络、Adaboost、XGBoost、卷积神经网络等概念运用到具体的图像应用中。 书中所有的概念都用现实场景来解释。读完本书，你将能够应用图像处理技术并训练机器学习模型来满足定制化需求。
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